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title: LlamaIndex 도구
description: LlamaIndexTool은 LlamaIndex 도구와 쿼리 엔진의 래퍼입니다.
icon: address-book
mode: "wide"
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# `LlamaIndexTool`

## 설명

`LlamaIndexTool`은 LlamaIndex 도구 및 쿼리 엔진에 대한 일반적인 래퍼로 설계되어, LlamaIndex 리소스를 RAG/agentic 파이프라인의 도구로 활용하여 CrewAI 에이전트에 연동할 수 있도록 합니다. 이 도구를 통해 LlamaIndex의 강력한 데이터 처리 및 검색 기능을 CrewAI 워크플로우에 원활하게 통합할 수 있습니다.

## 설치

이 도구를 사용하려면 LlamaIndex를 설치해야 합니다:

```shell
uv add llama-index
```

## 시작하는 단계

`LlamaIndexTool`을 효과적으로 사용하려면 다음 단계를 따르세요:

1. **LlamaIndex 설치**: 위의 명령어를 사용하여 LlamaIndex 패키지를 설치하세요.
2. **LlamaIndex 설정**: [LlamaIndex 문서](https://docs.llamaindex.ai/)를 참고하여 RAG/에이전트 파이프라인을 설정하세요.
3. **도구 또는 쿼리 엔진 생성**: CrewAI와 함께 사용할 LlamaIndex 도구 또는 쿼리 엔진을 생성하세요.

## 예시

다음 예시들은 다양한 LlamaIndex 컴포넌트에서 도구를 초기화하는 방법을 보여줍니다:

### LlamaIndex Tool에서

```python Code
from crewai_tools import LlamaIndexTool
from crewai import Agent
from llama_index.core.tools import FunctionTool

# Example 1: Initialize from FunctionTool
def search_data(query: str) -> str:
    """Search for information in the data."""
    # Your implementation here
    return f"Results for: {query}"

# Create a LlamaIndex FunctionTool
og_tool = FunctionTool.from_defaults(
    search_data,
    name="DataSearchTool",
    description="Search for information in the data"
)

# Wrap it with LlamaIndexTool
tool = LlamaIndexTool.from_tool(og_tool)

# Define an agent that uses the tool
@agent
def researcher(self) -> Agent:
    '''
    This agent uses the LlamaIndexTool to search for information.
    '''
    return Agent(
        config=self.agents_config["researcher"],
        tools=[tool]
    )
```

### LlamaHub 도구에서

```python Code
from crewai_tools import LlamaIndexTool
from llama_index.tools.wolfram_alpha import WolframAlphaToolSpec

# Initialize from LlamaHub Tools
wolfram_spec = WolframAlphaToolSpec(app_id="your_app_id")
wolfram_tools = wolfram_spec.to_tool_list()
tools = [LlamaIndexTool.from_tool(t) for t in wolfram_tools]
```

### LlamaIndex 쿼리 엔진에서

```python Code
from crewai_tools import LlamaIndexTool
from llama_index.core import VectorStoreIndex
from llama_index.core.readers import SimpleDirectoryReader

# Load documents
documents = SimpleDirectoryReader("./data").load_data()

# Create an index
index = VectorStoreIndex.from_documents(documents)

# Create a query engine
query_engine = index.as_query_engine()

# Create a LlamaIndexTool from the query engine
query_tool = LlamaIndexTool.from_query_engine(
    query_engine,
    name="Company Data Query Tool",
    description="Use this tool to lookup information in company documents"
)
```

## 클래스 메서드

`LlamaIndexTool`은 인스턴스를 생성하기 위한 두 가지 주요 클래스 메서드를 제공합니다:

### from_tool

LlamaIndex tool에서 `LlamaIndexTool`을 생성합니다.

```python Code
@classmethod
def from_tool(cls, tool: Any, **kwargs: Any) -> "LlamaIndexTool":
    # Implementation details
```

### from_query_engine

LlamaIndex query engine에서 `LlamaIndexTool`을 생성합니다.

```python Code
@classmethod
def from_query_engine(
    cls,
    query_engine: Any,
    name: Optional[str] = None,
    description: Optional[str] = None,
    return_direct: bool = False,
    **kwargs: Any,
) -> "LlamaIndexTool":
    # Implementation details
```

## 파라미터

`from_query_engine` 메서드는 다음과 같은 파라미터를 받습니다:

- **query_engine**: 필수. 래핑할 LlamaIndex 쿼리 엔진입니다.
- **name**: 선택 사항. 도구의 이름입니다.
- **description**: 선택 사항. 도구의 설명입니다.
- **return_direct**: 선택 사항. 응답을 직접 반환할지 여부입니다. 기본값은 `False`입니다.

## 결론

`LlamaIndexTool`은 LlamaIndex의 기능을 CrewAI 에이전트에 통합할 수 있는 강력한 방법을 제공합니다. LlamaIndex 도구와 쿼리 엔진을 래핑함으로써, 에이전트가 정교한 데이터 검색 및 처리 기능을 활용할 수 있게 하여, 복잡한 정보 소스를 다루는 능력을 강화합니다.
